Java 高效合并交叉索引数据

和前面的问题一样，我从索引交错的格式（

COLLADA

）加载了一些顶点和索引数据。答案建议使用缓冲区纹理，但也警告了渲染性能的损失，我希望避免这种损失。
因此，问题是将所有交叉索引和顶点数据合并到多个

VBO

和一个索引缓冲区中。
数据是这样给出的

P N P N P N P N P N P N ...
0 0 1 0 2 0 7 1 6 1 5 1 ...

其中，每个

p

表示一个位置，每个

N

表示一个法向量

解决此问题的一种方法是跟踪列表中的所有元组（在本例中为两个元组）。如果我读取下一个元组，我会在列表中搜索这个元组，如果它存在，我会使用这个位置作为新的索引数据，如果它不存在，我会构造一个新的顶点并将元组放在列表中。
当然，这非常慢，因为它包括将这些元组与每个现有元组进行比较

有没有更有效的方法来实现这一点？

我编写了一个名为“可以做你想做的事情”的工具

用于执行所需操作的过滤器称为

标准化索引

：

  --normalize_indices   Goes through all triangle sets, changing all index
                        values to go from 1 to N, replacing sources to be size
                        N

但是，它通常也与其他一些过滤器配合使用效果最好。我建议您尝试以下方式：

meshtool --load_collada yourfile.dae --medium_optimizations \
    --normalize_indices --save_collada yourfile-optimized.dae

您可以通过以下方式安装它：

pip install meshtool

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所以真正慢的部分是在列表中搜索-所以不要这样做。在这种情况下，使用哈希表将大大加快速度-我实际上已经实现了类似的一些功能，而且效果非常好-只要您能够为哈希表提供额外的内存。

内存根本不应该是个问题-我将尝试一下：）正如@derhass在下面的回答中所建议的，使用比列表更有效的数据结构。我在这里的回答中发布了一些伪代码：。